
import jiagu
import sys

def jiaguTest():
    text = '点首歌有一种悲伤'

    words = jiagu.seg(text)  # 分词
    print(words)
    pos = jiagu.pos(words)  # 词性标注
    print(pos)
    ner = jiagu.ner(words)  # 命名实体识别
    print(ner)
    jiagu.findword('input.txt', 'output.txt')  # 根据文本，利用信息熵做新词发现。

    # text = '''
#     # 该研究主持者之一、波士顿大学地球与环境科学系博士陈池（音）表示，“尽管中国和印度国土面积仅占全球陆地的9%，但两国为这一绿化过程贡献超过三分之一。考虑到人口过多的国家一般存在对土地过度利用的问题，这个发现令人吃惊。”
#     # NASA埃姆斯研究中心的科学家拉玛·内曼尼（Rama Nemani）说，“这一长期数据能让我们深入分析地表绿化背后的影响因素。我们一开始以为，植被增加是由于更多二氧化碳排放，导致气候更加温暖、潮湿，适宜生长。”
#     # “MODIS的数据让我们能在非常小的尺度上理解这一现象，我们发现人类活动也作出了贡献。”
#     # NASA文章介绍，在中国为全球绿化进程做出的贡献中，有42%来源于植树造林工程，对于减少土壤侵蚀、空气污染与气候变化发挥了作用。
#     # 据观察者网过往报道，2017年我国全国共完成造林736.2万公顷、森林抚育830.2万公顷。其中，天然林资源保护工程完成造林26万公顷，退耕还林工程完成造林91.2万公顷。京津风沙源治理工程完成造林18.5万公顷。三北及长江流域等重点防护林体系工程完成造林99.1万公顷。完成国家储备林建设任务68万公顷。
#     # '''
#     #
#     # keywords = jiagu.keywords(text, 5)  # 关键词
#     # print(keywords)
#     # summarize = jiagu.summarize(text, 3)  # 摘要
#     # print(summarize)

    # docs = [
    #     "百度深度学习中文情感分析工具Senta试用及在线测试",
    #     "情感分析是自然语言处理里面一个热门话题",
    #     "AI Challenger 2018 文本挖掘类竞赛相关解决方案及代码汇总",
    #     "深度学习实践：从零开始做电影评论文本情感分析",
    #     "BERT相关论文、文章和代码资源汇总",
    #     "将不同长度的句子用BERT预训练模型编码，映射到一个固定长度的向量上",
    #     "自然语言处理工具包spaCy介绍",
    #     "现在可以快速测试一下spaCy的相关功能，我们以英文数据为例，spaCy目前主要支持英文和德文"
    # ]
    # cluster = jiagu.text_cluster(docs)
    # print(cluster)

if __name__ == '__main__':
    jiaguTest()